의료 인공지능 도입의 병목 현상

모든 산업은 인공지능을 통합할 수 있는 기회가 있습니다. 의료 산업은 더 느린 길을 걷고 있으며, 인공지능이 다른 산업을 새로운 수익과 생산성의 높이로 이끌어 가는 동안 주의와 우려를 나타내고 있습니다.

의료 산업이 인공지능을 채택하지 않으려는 이유는 무엇일까요? 의료 산업은 잠재적으로 무한한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 통해 환자를 더 잘 진단하고 의료 시설의 운영 통신을 간소화할 수 있습니다. 그러나 산업이 포함하는 모든 것 때문에 이 전환은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 더 복잡합니다.

방대하게 분산된 데이터

전자 건강 기록(EHR)은 수많은 전자 시스템에 걸쳐 있으며, 보험 데이터베이스, 의료 기록 및 방사선 검사 영상 등을 포함합니다. 또한 아직 디지털화되지 않은 많은 의료 기록이 있으며, 인공지능이 가장 유용한 정보를 찾을 수 있습니다. 그러나 의료 산업의 경쟁적이고 기밀적인 성격으로 인해 이러한 데이터가 한곳에 모이기 어렵습니다.

이러한 데이터를 연결하는 것은 시간이 걸리고 비용이 많이 들며, 많은 독립적인 의료 기관은 기계 학습 알고리즘에 정보를 제공하기 위해 협력하기를 주저합니다. 그들은 데이터를 제공하는 노력에 대한 보상을 원합니다.

개인 식별 정보(PII)와 보호된 건강 정보(PHI)는 민감한 자원입니다. 건강 개인 정보 보호 규정에 따라 인공지능 데이터 세트를 공급하는 것은 회색 지대입니다. 그러나 인공지능은 항상 현재 규정에 따라 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 따라서 신중한 정보 입력으로 인해 안전하게 이 길을 지나갈 수 있습니다.

그러나 산업이 이 장애물을 극복한다면, 인공지능 데이터 세트는 모든 알려진 치료, 처방 및 치료 계획을 포함하여 모든 현재 의료 상황에 대해 알고 있을 수 있습니다. 산업은 어떻게 이 대량의 정보를 극복할 수 있을까요? 규정은 핵심입니다.

2023년에 작성된 영문 원문은 의료 AI에 대한 정부의 기준이 거의 없다고 지적합니다. 이러한 표준을 마련하면 가장 두드러진 병원에서도 시간과 자원을 이 사업에 할애하는 데 대한 우려를 일부 완화할 수 있습니다. 이러한 프로세스에 대한 표준을 마련하는 것은 규제 기관과 건강 기관의 공동의 노력입니다. 예측 분석 및 보안 강화 같은 새로운 인공지능 트렌드에 대한 시행착오를 통한 테스트는 시간이 걸리지만, 표준은 일관성과 동기를 부여하며 산업의 우려를 제거할 것입니다.

환자의 회의주의

인공지능은 산업에서 충분히 사용되지 않아 환자로부터 충분한 피드백을 받지 못합니다. 인공지능이 진단 또는 회복 계획을 제공하는 초기 의료 인공지능 채택 시 환자들이 어떻게 반응하는지 알 수 없습니다. 일부 전문가들은 인공지능이 정보를 전달하는 데 인간 의사가 전달자 역할을 해 달라는 요청이 있을 것이라고 봅니다.

인공지능이 인간 의사보다 더 정확할 수 있는 반면, 사람들이 기술이 그들을 대체하는 세계에 익숙해지지 못했습니다. 인공지능은 의사들을 쓸모없게 만들지 않습니다. 의료진은 AI의 판단에 대해 추가 의견을 제공할 수 있습니다.

또한 사람들이 인공지능을 구현한 후 효율성과 정확성을 보장하기 위해 이를 조정할 것입니다. 이는 의료 인공지능이 너무 많은 데이터로 압도되는 관련 장애물을 극복하는 데 도움이 될 것입니다. 인간의 감독은 데이터 확장 및 입력을 관리하여 잘못된, 구식 또는 불필요한 정보가 인공지능의 결정에 영향을 미치지 않도록 할 것입니다. 의사들이 환자에게 이를 전달한다면 환자들은 더 편안하게 느낄 수 있습니다.

연구자들은 환자들의 반응과 신뢰할 수 있는 능력을 평가하기 위해 인공지능에 대한 노출을 증가시켜야 합니다. 오직 상호 작용을 통해 그들은 잠재력을 볼 수 있습니다. 대기 시간이 줄어들고, 처방이 빠르게 채워지고, 진단 정확도가 높아지고, 인력을 더 균형 있게 배치하여 소진을 줄일 수 있습니다. 이는 특히 돌봄 종사자의 36%가 자신의 업무가 매우 큰 스트레스를 준다고 말하는 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

인공지능을 사용하여 비용을 줄이면 하위 및 중위층 병원을 발전시킬 수 있습니다. 그들은 수많은 비용을 절약하여 더 전문적인 직원과 더 나은 장비에 투자할 수 있습니다. 이러한 부수적인 효과는 환자들이 이러한 긍정적인 변화를 눈앞에서 펼쳐지는 것을 보게 되면 환자들의 마음을 바꿀 수 있습니다.

인공지능 의사 결정의 미지

인간은 인공지능에 입력하는 데이터를 알고 있지만, 인공지능이 내놓는 예측이나 가정은 여전히 인간에게 뜻밖일 수 있습니다. 프로그래머와 엔지니어는 기술적인 측면을 설명할 수 있지만, 인공지능이 데이터 포인트 간의 연결을 어떻게 하는지 여전히 불분명합니다.

이 개념을 설명 가능성이라고 합니다. 의사들이 인공지능의 결정을 이해할 수 없다면, 특히 인간이 이전에 생각해 본 적 없는 해답인 경우, 어떻게 인공지능과 협력할 수 있을까요? 의료 인공지능은 인간이 아직 해답을 찾지 못한 질병의 치료법을 제안하기 시작할 수 있습니다. 또한 추세나 증상을 식별하여 인간의 인식 범위를 넘어서는 진단적 통찰을 제시할 수 있습니다.

연구자들은 어떻게 이것이 작동하는지와 의료 전문가들이 건전한 회의적 태도를 유지하면서 AI 자원과 긴밀한 협력 관계를 어떻게 구축할 수 있는지에 대해 더 많이 알고 싶습니다. 인간이 인공지능이 어떻게 불가능한 해결책에 도달했는지 이해할 수 없다면, 기관은 어떻게 이것을 신뢰성 있게 구현할 수 있을까요? 추가 연구는 이 병목 현상을 해결하여 인공지능 처리를 명확히 할 것입니다.

그러나 또 다른 해결책은 연구와 함께 인공지능에 대한 인간의 인식과 가정의 재정의입니다. 인공지능은 잘못된 등가와 결정이 가능하지만, 인공지능의 정확한 예측 능력에는 근거가 있습니다. 수년간의 인간 연구와 기여가 의료 인공지능의 발전에 기여합니다. 이러한 인식이 널리 자리 잡으면, 의료 인공지능 채택은 더 원활해질 수 있습니다.

의료 인공지능에 대한 저항

인공지능과 같은 혁신적인 인프라를 채택하는 것은 의료 실무자의 생각을 바꿀 것입니다. 모든 기술적 변화를 위해서는 긍정적인 논의가 필요합니다. 이를 통해 산업과 환자에게 혜택을 제공하고, 가능한 한 많은 장애물과 법적 문제를 피할 수 있습니다.

인공지능을 구현하는 데 잠재적으로 거대한 논쟁과 노력으로 인해 주저합니다. 그러나 인공지능을 올바르게 사용한다면, 인공지능은 더 효과적이고 정확하게 인간을 돌보는 새로운 시대를 열어줄 수 있습니다. 이는 환자와 직원들의 삶의 질을 전 세계적으로 향상시킬 수 있습니다.